MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3039553601 · doi:10.1080/1350293x.2020.1783931

Understanding the intention of Chinese parents to enroll their children in early enrichment programs – A social media perspective

2020· article· en· W3039553601 sur OpenAlexaff
Yiqing Yu, Xinghua Wang

Notice bibliographique

RevueEuropean Early Childhood Education Research Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesGuangdong Medical Research Foundation
Mots-clésPsychologyPerspective (graphical)Social norms approachSocial mediaDescriptive statisticsStructural equation modelingSocial influenceInterpretation (philosophy)Developmental psychologyChinaSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early learning centers are springing up rapidly in China. However, parents are confronted with high prices and difficulty in assessing the effectiveness of early enrichment programs (EEPs). This study was driven by this phenomenon and aimed to investigate parental decision-making processes of buying EEPs from a social media perspective. We sampled 271 Chinese parents and analyzed data by partial least squares based structural equation modeling (PLS-SEM). The results show that social media use intensity positively predicted injunctive norms and descriptive norms. The mediating analysis confirms that injunctive norms and descriptive norms are internalized into parental attitude to EEPs with varying degrees. This evidence serves as a new interpretation of the contrasting effect sizes of injunctive norms vs. descriptive norms on parental intention. The data however does not confirm that better-educated parents are less influenced by social norms in EEPs decision-making. Theoretical and practical implications are discussed in the paper.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Early Childhood Education Research JournalMême sujetChild Development and Digital TechnologyTravaux en français237 207